통계 자료의 품질 확보를 위한 시계열 연속성, 계절조정, 가공 및 보고 과정의 적정성, 시의성, 비밀보호 및 응답 성실성 진단 기준 doc_id CNTS-00118872825_4

시계열 자료는 연속성과 일관성이 필수적이다. 시계열 비교성은 어느 기간 동안에 동일한 개념, 분류, 측정도구, 측정과정 및 기초 자료 등을 기준으로 집계된 시계열이 비교 가능한지 여부를 나타내는 측도이다. 다른 조사라 하더라도 동일한 개념, 동일한 분류체계 등을 이용하면 비교가능한 시계열이 되어야 한다. 진단에서는 시계열 자료의 연속성을 위하여 개념 및 분류, 보고항목 등을 동일하게 적용하였는지 확인하고 만일 시계열 단절이 있는 경우에는 단절의 발생원인(예: 적용 개념 및 분류, 보고항목 등의 변경, 지수개편)과 변경된 자료 이용 시 고려사항이 있는지를 진단한다. 또한 이용자에게 시계열 단절의 발생원인 설명과 자료이용 시 어느 부분에 유의하여 사용하라든지, 어떤 부분에 국한하여 사용하라든지와 같은 자료 이용방법을 제공하는지 여부도 살펴본다. 계절조정이란 시간의 흐름에 따라 발생하는 계절 요인을 시계열에서 제거하는 것이다. 계절요인은 기후, 온도, 생활습관 등으로 인해 반복해서 나타나는 요인으로, 비슷한 경향이 매년 반복하여 일어난다. 계절요인이 제거된 시계열을 계절조정 시계열이라고 한다. 시계열의 전월대비 변동을 보고자할 때는 이러한 계절 요인들을 제거하고 분석해야 더 정확한 분석을 할 수 있다. 계절조정 방법으로는 전년 동기 비를 이용하는 방법, 계절 가변수를 이용하는 방법, 회귀분석을 이용하는 방법, 이동평균법, 모형분석접근법 등이 있다. 전년 동기 비 방법은 가장 간편한 계절조정 방법으로 전년도 값을 이용하여 계절 조정을 하는 방법이고, 계절 가변수를 이용하는 방법은 계절요인이 고정적이라는 가정 하에 가변수를 포함한 회귀분석을 이용하는 방법이다. 회귀분석법은 순환 및 계절 변동을 삼각함수를 이용한 주기함수에 적용하여 회귀분석을 하는 방법이고, 이동평균법은 이동평균을 통해 계절 변동을 제거하는 방법이다. 1년분의 원 통계를 이동평균하면 1년 주기의 계절 요인이 제거된다. 미국 센서스국과 한국은행의 X-12-ARIMA 모형이 대표적이다. 모형분석접근법은 원통계의 구성 성분에 통계적 ARIMA 모형을 적용하는 방법이다. 가공통계의 경우 자료수집과정은 통계작성을 위해 투입되는 자료의 최초 선정 과정, 수집에서 입력, 중간결과의 산출 및 최종 통계의 산출까지의 과정을 살펴보아야 한다. 물론 가공통계의 유형이 다양하여 진단업무량의 차이가 있을 수 있으나, 하나의 처리단계가 결국 최종 통계작성 결과의 정확성으로 나타나고 통계의 신뢰성에 직결되므로 유의하여 분석해야 한다. 가공통계의 품질은 최초 투입자료의 선정이 매우 중요하다. 따라서 현재 투입하고 있는 자료의 입력과 중간산출물, 최종결과까지의 과정 외에도 통계작성에 투입되는 자료의 선정과정을 결정하기까지 과정과 절차상에 문제는 없는지를 확인해야 한다. 가공통계는 투입자료 및 통계작성 방법에 따라 투입자료편집형(자료분류ㆍ집계형한국관광통계), 투입자료 단계별 가공형(추계형-주택보급률, 추정형-경기종합지수), 복합형(종합국민경제통계-국민계정)으로 구분할 수 있다. 특히, 일부 가공통계의 경우 투입자료 수집 시 일부 또는 전체를 직접조사에 의해 수집하는 경우에는 조사통계에 준용하여 현장조사의 정확성 진단을 실시하고, 추가로 투입자료 선정 및 처리의 적정성을 분석하여 이에 대한 개선방안을 도출하도록 한다. 보고통계의 경우에도 자료수집 단계별로 담당자를 면담하여 자료수집 방법을 파악하고, 이에 대한 문제점과 개선사항이 있는지 살펴보아야 한다. 특히, 최초 보고자가 자료를 수집하는 과정에서 잘못될 소지가 있는지, 자료를 상급기관에 보고하는 과정에서 오류가 날 가능성이 있는지, 보고양식과 행정 전산망 등을 통해 효율적인 자료 보고가 이루어지고 있는지 등을 살펴보도록 한다. 진단연구진은 작성기관 담당자와의 협의를 통하여 점검시기, 점검대상 등을 정하도록 한다. 면담의 횟수는 1회로 정하나, 필요시 추가로 실시할 수 있다. 면담대상 선정은 수집체계의 주요 관련자(시군구 담당자 등)가 3명 이상이 되도록 한다. 점검내용은 통계별 특성에 맞도록 진단연구진이 자체적으로 점검표를 작성하여 현장면담의 업무효율성을 높인다. 통계의 시의성은 통계작성 기준시점과 통계공표 시점간의 차이를 나타내는 지표로서 작성 기준시점과 결과발표 시점이 근접할수록 시의성이 높은 통계이다. 통계의 시의성은 통계기획부터 조사를 수행하고 통계결과를 산출하는데 필요한 시간, 조사과정의 복잡성, 정보요구의 규모 등에 달려있다. 통계조사 대상기간, 조사기간, 조사과정에 소요되는 시간 등을 이용자에게 알리고 공표시점을 예고할 필요가 있다. 잠정치와 확정치를 나누어 공표하는 경우 각각에 대한 일정 안내도 필요하다. 진단에서는 조사대상 시점(또는 기간)과 통계공표 날짜를 확인하고 실제 통계가 공표날짜에 맞추어 공표되었는지 진단한다. 또한 통계의 시의성과 정시성을 개선하기 위하여 조사기간을 단축하기 위한 검토 사항이 있는지를 살핀다. 통계 중에는 신속한 자료 제공을 위하여 또는 월간 통계와 연간통계의 일관성을 유지하기 위하여 통계 결과를 잠정치와 확정치로 구분하여 발표하는 경우가 있다. 잠정치란 모집단의 특성에 대한 최종적인 추정값이 나오기 전에 사용자의 시급한 요구에 부응하기 위해 잠정적으로 산출한 추정값을 말하고, 확정치란 잠정치로 발표했던 수치를 보다 확실한 정보를 이용하여 추후에 재추정한 최종값을 말한다. 예를 들어 인구 동향 통계에서는 연간 잠정치는 출생 사망만을 고려하여 이듬해 2월에 공표하는 반면, 확정치는 혼인, 이혼까지 고려하여 잠정치를 수정한 후 나중에 공표한다. 당연히 잠정치와 확정치는 값이 다를 수 있다. 잠정치는 빨리 공표되므로 신속성이 있는 반면 정확성이 떨어진다. 그러나 확정치는 정확성은 높은 반면 신속성이 떨어지는 면이 있다. 가능하면 잠정치와 확정치는 차이가 크지 않는 것이 좋으며 두 통계의 시차도 길지 않은 것이 좋다. 진단에서는 작성통계가 잠정치와 확정치를 공표하고 있는지 확인하고 이를 기술하고 있는지 진단한다. 두 수치를 발표하는 경우, 두 수치의 차이가 얼마나 나는지, 차이가 나는 요인이 무엇인지, 이를 이용할 때 주의할 사항이 무엇인지를 기술하고 있는지를 확인하고 진단한다. 작성결과를 공표할 때 의도하지 않은 개인 정보 유출 위험은 가능한 최소화 하여야 한다. 응답자의 개인 정보는 비밀성이 반드시 보장되어야 하고, 이러한 개인의 정보는 통계적 목적으로만 사용되어야 한다. 특히 공표되는 마이크로데이터는 매우 민감하므로 자료가 보급되기 전 응답자들의 비밀보장을 위하여 신중한 조치를 취하여야 한다. 가장 기본적으로 응답자의 이름이나 주소, 주민등록번호와 같은 직접적인 개인 정보를 제거해야 하고, 간접적으로는 지역정보, 나이, 직업, 학력과 같은 내용에서 개인정보가 유출될 가능성에 대비하여 마이크로데이터를 제공하기 전에 적절한 조치를 취하여야 한다. 통계자료 제공 혹은 마이크로데이터 제공 과정에서 응답자의 식별 가능성을 제거하기 위한 방법으로, 연속형 변수에 대해서는 잡음 더하기, 확률분포에 의한 자료 왜곡, 재표집, 마이크로애그리게이션, 순위 교환, 자료 섞기, 반올림 방법이 있고 범주형 변수에 대해서는 상한 코딩, 하한 코딩, 전체 리코딩, 부분 삭제 방법 등이 있다. 통계자료에 비밀보호 기법을 적용하기 전 데이터를 원자료라고 하고, 기법을 적용한 후에 얻어진 데이터를 마스킹 자료라고 한다. 잡음 더하기는 원자료에 임의의 값을 더하거나 곱하는 방법으로, 잡음을 더해 주어 마스킹 자료를 얻는 방법이다. 확률분포에 의한 자료 왜곡은 각 변수에 가장 적합한 분포를 찾아서 그 분포를 가지고 마스킹 자료를 만드는 방법이다. 마이크로애그리게이션 방법은 원자료의 레코드를 최대한 동질적인 그룹으로 군집하는 방법이다. 순위교환 방법은 순위를 교환하는 방법이고, 자료 섞기 방법은 연속형 데이터에 적합한 방법으로 먼저 일반적인 혼동방법을 적용하여 민감한 변수의 값을 변경한 후 민감한 변수의 혼동된 값을 이용하여 자료 섞기를 적용하는 방법이다. 반올림 방법은 잡음 더하기의 특별한 경우로 반올림 한 값을 마스킹 자료로 사용하는 방법이다. 상한 코딩은 연속형, 범주형 변수에 적용하는 방법으로, 만약 원자료에 있는 어떤 변수에서 유일하게 식별될 수 있는 값이 가장 큰 값이라면 이 민감한 값을 다른 새로운 범주로 적용하는 방법이다. 예를 들어 어떤 변수의 값들 133, 143, 103이 민감한 값들이면 이 값들 대신에‘100>’이라는 범주로 묶어주 는 방법이다. 하한 코딩은 만약 원자료에 있는 어떤 변수에서 유일하게 식별될 수 있는 값이 가장 작은 값이라면 이 민감한 값에 대하여 다른 새로운 범주로 적용하는 방법이다. 통계조사에서 응답자의 올바른 응답은 통계 품질에 영향을 미치는 핵심적인 요소이다. 조사는 응답자가 개인 정보나 지식을 조사원에게 알려주는 과정이므로 응답자가 응답에 부담을 갖거나 응답 비밀보호에 의문을 가지면 응답을 꺼리거나 거짓응답을 하거나 불성실 응답을 하게 된다. 그리고 응답 소요시간이 길어지면 응답의 성실성이 떨어질 가능성이 있다. 따라서 간결한 조사문항으로 짧은 기간에 조사를 실시할 수 있도록 통계조사 계획을 세워야 한다. 진단에서는 통계기획 시에 응답자의 응답부담을 고려하여 응답 소요시간을 고려하였는지를 살펴보고, 응답 소요시간을 줄이기 위한 노력이 있었는지를 진단한다. 이 노력에는 응답자 특성, 조사원 특성, 조사 항목별 응답률, 민감한 질문, 응답 시간이 긴 질문 등에 대한 검토가 포함된다.